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ATYUN为您提供强化学习专题内容，这里有关于强化学习的丰富信息，让您更好的了解有关强化学习的最新动态，ATYUN紧跟技术发展为读者提供全面服务

DeepMind新型AI训练技术与大脑的关系

2020年1月29日

DeepMind前段时间发表了一篇论文，详细阐述了一种新开发的强化学习，有希望解释人类大脑中的奖赏通路是如何运作的。据《新科学家》报道，这种机器学习训练方法被称为“分布强化学习”，其背后...

强化学习，深度学习的合作伙伴

2019年12月12日

今年，我们已经看到了有关AI深度学习的许多研究。借助最新的研究成果，深度学习证明了其在许多行业中执行诸如图像识别、语音识别、价格预测之类任务的实用性。深度学习有一个相对未知的合作...

用于组合优化的强化学习：学习策略解决复杂的优化问题

2019年4月20日

从人类诞生之初，每一项技术创新，每一项改善我们生活的发明都是经过奇思妙想后设计出来的。从火到车轮，从电力到量子力学，我们对世界的理解和我们周围事物的复杂性，已经增长到难以直观地...

基础术语大词典：强化学习相关术语速查

2019年3月9日

每当开始学习一个不熟悉的主题时，最难应对的是它的新术语。每个领域都有许多术语和定义，这些术语和定义对于非专业人士来说是完全模糊的，并且可能使入门非常困难，而这就是这个词典的来由...

通过16625篇论文分析AI演变史：深度学习时代即将结束？

2019年1月28日

今天人们听到的关于AI的所有内容几乎都与深度学习有关。算法一类的工作原理是利用统计发现数据中的模式，它模仿人类技能无比强大，它甚至可以模仿我们推理的能力。这些功能为谷歌的搜索，Fac...

一文全面了解反向强化学习

2019年1月5日

反向强化学习（IRL）是近年来发展起来的一种能够解决RL逆问题的机器学习框架。简而言之，IRL就是向人类学习，它通过观察个体的行为来学习其目标、价值或奖励的领域。 Johannes Heidecke说...

OpenAI开发AI训练环境CoinRun，增强智能体经验的通用性

2018年12月7日

强化学习有一个常见的问题：它不会实现可广泛通用的模型，受过训练的智能体很难将它们的经验转移到新环境中。这是一个众所周知的挑战，但它并没有阻止数据科学家在其接受训练的环境中对系统...

DeepMind最新论文：探索智能体对齐，使AI用符合用户意图的方式解决问题

2018年11月22日

DeepMind发布了新论文，概述了解决智能体对齐问题的研究方向。我们的方法依赖于奖励建模的递归应用，以符合用户意图的方式解决复杂的现实问题。近年来，强化学习在复杂的游戏环境中取得...

机器学习的核心：优化的简介

2018年11月20日

优化是几乎所有机器学习和统计技术的核心。在本文中，我们讨论最流行的机器学习和统计建模方法背后的核心优化框架。通常，数据科学（DS）和机器学习（ML）的新手通常被建议去学习统计学和线...

GitHub强化学习开源项目：自己动手创建虚拟自动驾驶汽车

2018年11月8日

想象一下，你生活在一个没有交通拥堵，没有交通事故，也无需花费时间开车的世界，那会多美好。在我之前做过的一篇关于强化学习的文章中（链接在文末）曾说过，自动驾驶汽车是一场革命，...

Facebook开源强化学习平台Horizon，可大规模部署AI

2018年11月2日

Facebook开源了Horizon，这是一个由Facebook AI研究人员，推荐系统专家和工程师创建的强化学习平台。 Facebook工程师和Horizon项目负责人Jason Gauci在电话采访中表示，该框架的研发开始...

强化学习简介（第二部分）：Q-Learning

2018年9月21日

在本系列的强化学习介绍（一）中，我们学习了强化学习的基础知识。 Q-Learning是强化学习中基于价值的学习算法。在本文中，我们将了解Q-Learning的详细信息：什么是Q-Learning？ ...

强化学习简介（第一部分）

2018年9月11日

强化学习是机器学习的一个方向，智能体通过执行某些操作并观察从这些操作中获得的奖励或者结果来学习在环境中行为。机器人手臂操纵技术的进步，Google的Deep Mind击败专业的围棋玩家，以...

剑桥大学研究人员首次使用强化学习训练AI自动驾驶

2018年7月10日

剑桥大学工程师们用15到20分钟教会了AI有关驾驶的基本知识，而这个过程可能会让人类花费几十个小时。 Wayve由剑桥大学工程系的研究人员创立，采用了强化学习的技术来实现这一壮举。 ...

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